(57)【要約】  端末の３軸方向の加速度を加速度情報として検出するセンサ部１０１と、端末の使用者の移動状態を含む移動状態推定モデルを格納する格納部１０２と、加速度情報と移動状態推定モデルとに基づいて、使用者が移動状態にある可能性を表す確信度を移動状態ごとに推定する移動状態推定部１０３と、加速度情報から端末の向きを算出し、端末の向きおよび加速度情報から端末の状態を示す端末状態を推定する端末状態推定部１０４と、移動状態および端末状態の組み合わせが使用者の真の移動状態および端末の真の端末状態の組み合わせと一致する可能性を示す信頼度を、移動状態ごとに算出する算出部１０６と、信頼度に応じて移動状態ごとに確信度を補正し、確信度が補正された移動状態である補正移動状態を得る補正部１０７と、を具備する。
2011083572.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末の３軸方向の加速度を加速度情報として検出するセンサ部と、
前記端末の使用者の移動状態を含む移動状態推定モデルを格納する格納部と、
前記加速度情報と前記移動状態推定モデルとに基づいて、前記使用者が前記移動状態にある可能性を表す確信度を該移動状態ごとに推定する移動状態推定部と、
前記加速度情報から前記端末の向きを算出し、前記端末の向きおよび前記加速度情報から前記端末の状態を示す端末状態を推定する端末状態推定部と、
前記移動状態および前記端末状態の組み合わせが前記使用者の真の移動状態および前記端末の真の端末状態の組み合わせと一致する可能性を示す信頼度を、前記移動状態ごとに算出する算出部と、
前記信頼度に応じて前記移動状態ごとに前記確信度を補正し、確信度が補正された移動状態である補正移動状態を得る補正部と、を具備することを特徴とする移動状態推定装置。
【請求項２】
前記端末状態は、前記端末を手に保持している第１状態、該端末をカバンの中に収納している第２状態、前記使用者が該端末を操作している第３状態、該端末に衝撃が加わる第４状態、および前記第１状態から前記第４状態までのいずれかの状態から他の状態へ遷移する間の状態を示す第５状態を含むことを特徴とする請求項１に記載の移動状態推定装置。
【請求項３】
前記補正移動状態を表示する表示部と、
前記使用者による前記表示部に表示された補正移動状態が誤りであるかどうかの入力に応じて入力信号を生成する入力部と、をさらに具備し、
前記算出部は、前記表示部に表示された補正移動状態が誤りであることを前記入力信号が示す場合、表示された補正移動状態と前記端末状態との組み合わせの信頼度を下げるように設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の移動状態推定装置。
【請求項４】
前記移動状態推定部は、補正移動状態の確信度が第１閾値よりも低い場合、または確信度が最も高い補正移動状態と次に確信度が高い補正移動状態との確信度の差が第２閾値以内である場合の少なくともどちら一方である場合、ＧＰＳまたは地磁気センサを含む他のセンサを併用して移動状態を推定することを特徴とする請求項１に記載の移動状態推定装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記移動状態と前記端末状態との全ての組み合わせについて前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の移動状態推定装置。
【請求項６】
端末の３軸方向の加速度を加速度情報として検出し、
前記端末の使用者の移動状態を含む移動状態推定モデルを格納し、
前記加速度情報と前記移動状態推定モデルとに基づいて、前記使用者が前記移動状態にある可能性を表す確信度を該移動状態ごとに推定し、
前記加速度情報から前記端末の向きを算出し、前記端末の向きおよび前記加速度情報から前記端末の状態を示す端末状態を推定し、
前記移動状態および前記端末状態の組み合わせが前記使用者の真の移動状態および前記端末の真の端末状態の組み合わせと一致する可能性を示す信頼度を、前記移動状態ごとに算出し、
前記信頼度に応じて前記移動状態ごとに前記確信度を補正し、確信度が補正された移動状態である補正移動状態を得ることを特徴とする移動状態推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、
端末の３軸方向の加速度を加速度情報として検出するセンサ手段と、
前記端末の使用者の移動状態を含む移動状態推定モデルを格納する格納手段と、
前記加速度情報と前記移動状態推定モデルとに基づいて、前記使用者が前記移動状態にある可能性を表す確信度を該移動状態ごとに推定する移動状態推定手段と、
前記加速度情報から前記端末の向きを算出し、前記端末の向きおよび前記加速度情報から前記端末の状態を示す端末状態を推定する端末状態推定手段と、
前記移動状態および前記端末状態の組み合わせが前記使用者の真の移動状態および前記端末の真の端末状態の組み合わせと一致する可能性を示す信頼度を、前記移動状態ごとに算出する算出手段と、
前記信頼度に応じて前記移動状態ごとに前記確信度を補正し、確信度が補正された移動状態である補正移動状態を得る補正手段として機能させるための移動状態推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加速度センサを利用してユーザの移動状態を推定する移動状態推定装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、携帯電話端末に搭載された加速度センサを用いて、静止している、歩行している、または、バスや電車に乗っているなどのユーザの移動状態を推定する装置がある。移動状態についての推定誤りを軽減させる方法としては、例えば、電話の着信またはメール送受信など端末の使用状態を検知した場合に、ユーザの移動状態推定を停止させることで推定誤りを軽減させる方法がある（例えば、特許文献１参照）。また、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いたユーザの位置情報と地図情報とを組み合わせることで推定誤りを軽減させる方法もある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２８６８０９号公報
【特許文献２】特開２００７−３０３９８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、ユーザが通話またはメールを送受信しているなど、携帯電話端末を使用している場合でも移動状態を推定する必要がある状況もあるため、ユーザが携帯電話端末を使用しているときに移動状態の推定を停止するのはユーザに好ましくない。さらに、ユーザの移動状態の推定精度に影響を及ぼす要因として、電話の着信またはメール送受信時に携帯電話端末を使用することで生じる振動以外に、端末を手に保持しているときの手ブレや、端末を鞄などから取り出したときに端末にかかる加速度なども考えられる。そのため、携帯電話端末を使用している状態のみを考慮するのでは移動状態の推定誤りが大きくなる。  
また、ＧＰＳを受信することができない場所（例えば、地下鉄、地下街）では、ユーザの位置情報と地図情報とを正確に参照することができないため、移動状態の推定誤りが大きくなる。【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、ユーザの移動状態推定の際により長時間およびより広範囲において推定誤りを軽減する移動状態推定装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る移動状態推定装置は、端末の３軸方向の加速度を加速度情報として検出するセンサ部と、前記端末の使用者の移動状態を含む移動状態推定モデルを格納する格納部と、前記加速度情報と前記移動状態推定モデルとに基づいて、前記使用者が前記移動状態にある可能性を表す確信度を該移動状態ごとに推定する移動状態推定部と、前記加速度情報から前記端末の向きを算出し、前記端末の向きおよび前記加速度情報から前記端末の状態を示す端末状態を推定する端末状態推定部と、前記移動状態および前記端末状態の組み合わせが前記使用者の真の移動状態および前記端末の真の端末状態の組み合わせと一致する可能性を示す信頼度を、前記移動状態ごとに算出する算出部と、前記信頼度に応じて前記移動状態ごとに前記確信度を補正し、確信度が補正された移動状態である補正移動状態を得る補正部と、を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の移動状態推定装置、方法およびプログラムによれば、ユーザの移動状態の推定の際により長時間およびより広範囲において推定誤りを軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る移動状態推定装置を示すブロック図。
【図２】移動状態の定義の一例を説明する図。
【図３】端末状態の定義の一例を説明する図。
【図４】移動状態推定装置の動作を示すフローチャート。
【図５】移動状態推定部の動作を示すフローチャート。
【図６】移動状態推定部から出力される移動状態に対応する確信度の一例を示す図。
【図７】端末状態の検出基準の一例を説明する図。
【図８】端末状態推定部の動作を示すフローチャート。
【図９】信頼度算出モデル格納部に格納される信頼度算出モデルの一例を示す図。
【図１０】確信度補正部から出力される移動状態の推定結果の一例を示す図。
【図１１】第２の実施形態に係る移動状態推定装置を示すブロック図。
【図１２】表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図１３】入力信号を受けた後に更新される信頼度算出モデルの一例を示す図。
【図１４】第３の実施形態に係る移動状態推定装置を示すブロック図。
【図１５】移動状態と方角変化との関係の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る移動状態推定装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行うものとして、重ねての説明を省略する。
【００１０】
第１の実施形態に係る移動状態推定装置について図１を参照して詳細に説明する。  
第１の実施形態に係る移動状態推定装置１００は、加速度センサ部１０１、移動状態推定モデル格納部１０２、移動状態推定部１０３、端末状態推定部１０４、信頼度算出モデル格納部１０５、信頼度算出部１０６、および確信度補正部１０７を含む。
【００１１】
加速度センサ部１０１は、ユーザの移動に伴う加速度を測定し加速度情報として得る。加速度センサ部１０１は、３軸以上の方向軸を持って加速度を測定できることが必要となる。測定方式は、一般にＭＥＭＳ（ｍｉｃｒｏ  ｅｌｅｃｔｒｏ  ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  ｓｙｓｔｅｍｓ）方式による小型のセンサを想定しているが、これに限定されず、加速度を測定できる方法であればよい。
【００１２】
移動状態推定モデル格納部１０２は、移動状態推定モデルを格納する。移動状態推定モデルとしては、加速度センサ部１０１から取得した加速度情報とユーザの移動状態とを対応させたデータを用いて、あらかじめ学習を行ったニューラルネットを格納する。移動状態は、ユーザが静止している状態、または、ユーザが移動している場合はその移動手段を示す。移動状態については図２を参照して後述する。  
なお、第１の実施形態では移動状態推定モデルとしてニューラルネットを用いるが、これに限定されず、他に加速度データの生起パターンと移動状態とを対応させてテーブルを作成し、取得された加速度データとこのテーブルとを用いてパターンマッチングを行う方式や、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ:隠れマルコフモデル）を用いて分類を行う方式などでもよい。
【００１３】
移動状態推定部１０３は、加速度センサ部１０１から加速度情報を、移動状態推定モデル格納部１０２から移動状態推定モデルをそれぞれ受け取り、移動状態推定モデルを参照して移動状態ごとに確信度を対応付けて推定する。確信度は、ユーザがその移動状態にある可能性がどの程度であるかという可能性を表す。移動状態推定部１０３の動作については図５を参照して後述する。
【００１４】
端末状態推定部１０４は、加速度センサ部１０１から加速度情報を受け取り、この加速度情報を用いて端末状態を推定する。端末状態は、ユーザが端末を保持している状態またはユーザが端末を使用している状態などを含む、端末の状態を示す。端末状態推定部１０４の動作については図７を参照して後述する。
【００１５】
信頼度算出モデル格納部１０５は、信頼度算出モデルとして、移動状態と端末状態との組み合わせに対して信頼度をあらかじめ設定したテーブルを格納する。信頼度は、移動状態と端末状態との組み合わせが、ユーザの真の移動状態と端末の真の端末状態との組み合わせと一致する可能性を示す。ここで、真とは、現実に起こっている事を示す。具体的には、ユーザが端末の地図情報を見ながら道を歩いている場合には、真の移動状態は「歩行」であり、真の端末状態は「端末操作中」となる。信頼度算出モデルについては図９を参照して後述する。
【００１６】
信頼度算出部１０６は、移動状態推定部１０３から移動状態を、端末状態推定部１０４から端末状態をそれぞれ受け取り、信頼度算出モデル格納部１０５に格納される信頼度算出モデルを参照して、移動状態ごとに、移動状態と端末状態との組み合わせの信頼度を算出する。なお、信頼度算出モデルの形式はテーブルに限定されず、任意の計算式を用いて算出してもよい。
【００１７】
確信度補正部１０７は、移動状態推定部１０３から全ての移動状態を、信頼度算出部１０６から信頼度をそれぞれ受け取り、各移動状態に対し、信頼度を参照して確信度を補正する。確信度を補正した移動状態のうち、最も確信度の高い移動状態を、ある時刻におけるユーザの移動状態として外部にある移動状態利用アプリケーションへ出力する。  
なお、最も確信度の高い移動状態だけではなく、確信度の高い移動状態の上位から任意の数だけ出力してもよいし、確信度が閾値以上である移動状態を出力してもよいし、あるいは全ての移動状態を出力してもよい。
【００１８】
ここで移動状態の一例について図２を参照して詳細に説明する。  
第１の実施形態では、移動状態として「静止」「歩行」「乗車」を定義する。なお、移動状態はこれらに限定されず、さらに移動状態を定義してもよい。  
具体的には、移動状態が「静止」とは、駅での電車待ちなどでユーザが静止している、または食事中などでユーザから離れた場所に端末を置いている、という状態を示す。さらに、ユーザが移動している状態の分類として「歩行」「乗車」があり、「歩行」とは、ユーザが歩いて移動している状態を示し、例えば１分以内の信号待ちなど短時間の停止も含む。「乗車」とは、電車、バスなどの乗り物に乗っている、駅やバス停などの停車区間も含む、という状態を示す。なお、「歩行」における１分以内の停止や、「乗車」における停車区間における停車については、通常の移動状態推定では「静止」と推定されうるが、実際にはユーザの一連の行動として「歩行」または「乗車」に含める方が適切であると考えられるため、上述のように「歩行」と「乗車」とを定義する。
【００１９】
次に、端末状態の一例として図３を参照して詳細に説明する。  
第１の実施形態に係る具体例としては「手に保持」「カバンの中」「端末操作中」「保持状態遷移」「衝撃が加わる」「判定不能」の状態を定義しているが、これに限定されず、他の端末状態を定義してもよい。  
なお、第１の実施形態においては、加速度センサ部１０１からの加速度情報を用いて端末状態を推定することを想定しているが、照度センサをはじめ、他の種類のセンサを利用して端末状態を推定してもよい。例えば、照度センサを用いる場合は、照度の値と単位時間あたりの変化量とを利用して、照度の値が高い場合は手に保持、照度の値が低い場合はカバンの中に保持、照度の値が単調増加または単調減少している場合は保持状態の遷移が起きている、というように端末状態の推定を行うことができる。
【００２０】
ここで、第１の実施形態に係る移動状態推定装置の移動状態推定処理について図４のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００２１】
ステップＳ４０１では、加速度センサ部１０１がユーザの移動に伴う加速度情報を取得する。加速度センサ部１０１が加速度情報を取得する間隔は、端末が落下した衝撃による加速度など突発的な加速度を検出できる程度の間隔であればよい。
【００２２】
ステップＳ４０２では、移動状態推定部１０３が加速度情報と移動状態推定モデルとを参照して移動状態と移動状態に対応する確信度を推定する。
【００２３】
ステップＳ４０３では、端末状態推定部１０４が加速度情報に基づいて図３に示したような端末状態を推定する。
【００２４】
ステップＳ４０４では、信頼度算出部１０６が信頼度算出モデルに基づいて、移動状態と端末状態との組み合わせに対応する信頼度を、移動状態ごとに算出する。
【００２５】
ステップＳ４０５では、確信度補正部１０７が信頼度に基づいて、移動状態ごとの確信度の補正を行い、最終的な移動状態を得る。
【００２６】
ステップＳ４０６では、ユーザからの移動状態推定の停止指示があるかどうか、または予め定めた期間を経過したのちに自動的に移動状態推定を停止するとした場合に、一定期間を経過したかどうかを判定する。停止指示があった場合または一定期間を経過した場合は、移動状態推定処理を終了する。停止指示がない場合または一定期間をまだ経過していない場合は、ステップＳ４０１に戻り、ステップＳ４０１からステップＳ４０５までの処理を繰り返す。
【００２７】
次に、ステップＳ４０２の移動状態推定部１０３における移動状態推定処理について図５のフローチャートを参照して詳細に説明する。  
ステップＳ５０１では、加速度センサ部１０１から加速度情報を受信する。  
ステップＳ５０２では、加速度情報に基づいて３次元特徴量Ｆ１（ｔ）、Ｆ２（ｔ）、Ｆ３（ｔ）を算出する。  
３次元特徴量Ｆ１（ｔ）、Ｆ２（ｔ）、Ｆ３（ｔ）を算出する際に、初めに重力ベクトルを推測する。加速度センサには常に１Ｇの重力がかかることを利用し、一定の時間間隔ｗＧにおけるＸＹＺ軸の平均ベクトルを重力ベクトルとして推定する。時刻ｔでの重力ベクトルνＧ（ｔ）は３軸加速度ベクトルν（ｔ）を用いて以下の式で表される。
【数１】
2011083572.tif 000003
【００２８】
続いて、３軸加速度ベクトルν（ｔ）から重力ベクトルνＧ（ｔ）を減算し、正規化された加速度ベクトルを求める。時刻ｔでの正規化された加速度ベクトルνｎ（ｔ）を以下の式で定義する。
【数２】
2011083572.tif 000004
【００２９】
正規化された加速度ベクトルνｎ（ｔ）を用いて、加速度ベクトルνｎ（ｔ）のベクトル長、加速度ベクトルνｎ（ｔ）と重力ベクトルνＧ（ｔ）との内積値、加速度ベクトルνｎ（ｔ）と重力ベクトルνＧ（ｔ）との外積値を、時刻ｔでの特徴量Ｆ１（ｔ）、Ｆ２（ｔ）、Ｆ３（ｔ）としてそれぞれ算出する。すなわち、特徴量Ｆ１（ｔ）、Ｆ２（ｔ）、Ｆ３（ｔ）が３次元特徴量となる。３次元特徴量を算出する理由は、端末の移動方向による影響を除去するためである。時刻ｔでの特徴量Ｆ１（ｔ）、Ｆ２（ｔ）、Ｆ３（ｔ）は以下の式で表される。
【数３】
2011083572.tif 000005
【００３０】
ステップＳ５０３では、ステップＳ５０２で算出した端末の向きに依存しない３次元特徴量Ｆ１（ｔ）、Ｆ２（ｔ）、Ｆ３（ｔ）のそれぞれに対して、時刻ｔから一定の時間間隔ｗＧ内での平均値、最大値、および分散値の３種類の統計量を計算する。すなわち、１つの特徴量に対して３種類の統計量を算出するので、合計９種類の特徴量を算出することになる。これを９次元特徴量と呼ぶ。  
９次元特徴量を算出する理由は、正規化された特徴量はある一瞬のスナップショットであり、人間の行動変化の周期に対して短いため、時間的な変動の傾向や一定時間内での変動を加味した特性を検知できないことがある。よって、移動状態の推定に有効な特徴量を得るために、現在時刻から一定の時間間隔ｗＧのウィンドウ内での基本的な統計量を算出する必要があるからである。この９次元特徴量により、一定時間間隔ｗＧ内での端末の状態の特徴を表すことができる。  
ステップＳ５０４では、移動状態推定モデル格納部１０２に格納される移動状態推定モデルを参照して、９次元特徴量から移動状態の分類を行い、全ての移動状態と各移動状態に対応する確信度とを算出する。第１の実施形態では、９次元特徴量をニューラルネットに入力して移動状態の分類を行う。ニューラルネットは、第１の実施形態では移動状態を３種類としているので、３種類の移動状態の確信度を０から１までの範囲で全て出力する。ここで、ある時刻における３種類の確信度の総和は０から３までの範囲で不定である。
【００３１】
ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で算出した移動状態について遷移確率モデルにより補正する。  
補正する理由は、単純に加速度センサの挙動から移動状態を推定した場合、例えば電車やバスが一時的に停車した際や、歩行中に一時停止した際には「静止」と推定される可能性が高いので、このような推定を防止するために、図２の移動状態の定義にあるように一時停車を「乗車」に含め、信号待ちのような一時停止は「歩行」に含めるためである。  
例えば、乗り物から降りた直後には通常は歩行が行われる場合が多いので、ニューラルネットの出力が「乗車」から「歩行」に変化した場合にはスムーズに変化するが、「乗車」から「静止」に移った場合にはすぐに「静止」には変化させず、数秒間の静止を確認してから遷移するような処理を行う。このようなある移動状態から他の移動状態への変化しやすさの度合いを、遷移確率モデルで表現して補正する。
【００３２】
ステップＳ５０６では、ステップＳ５０５で補正された移動状態に対応する確信度に対して、ある閾値以上の確信度である移動状態を出力する。なお、閾値を設けずに移動状態と各移動状態に対応する確信度とを確信度補正部１０７へ出力してもよい。  
ここで、ステップＳ５０５で算出された移動状態に対応する確信度との一例について図６を参照して簡単に説明する。３種類の移動状態「静止」「歩行」「乗車」に対して確信度が「０．２」「０．６」「０．７」とそれぞれ対応付けられている。
【００３３】
さらに、ステップＳ５０６について図６の例を参照して具体的に説明すると、例えば確信度の閾値が「０．５」であった場合、３種類の移動状態「静止」「歩行」「乗車」のうち閾値以上の確信度がある移動状態は「歩行」（確信度０．６）および「乗車」（確信度０．７）である。
【００３４】
ここで、ステップＳ４０３の端末状態推定部１０４における端末状態推定処理に用いる端末状態の検出基準を図７に示す。  
加速度情報を用いた検出基準に基づいて端末状態の推定を行う。具体的には、端末状態が「手に保持」である場合、定義としては「ユーザが手に保持している」という状態を示すが、加速度情報を用いた場合の検出基準としては「端末の向き（以下、端末方向ともいう）が垂直あるいは水平ではなく、一定時間内に、一定回数以上の突発的な加速度が検出されていない」とする。このように、端末状態推定処理では加速度情報を用いて端末状態を推定することができる。
【００３５】
次に、ステップＳ４０３の端末状態推定部１０４における端末状態推定処理について図８のフローチャートを参照して詳細に説明する。  
ステップＳ８０１では、加速度センサ部１０１から加速度情報を受信したのち、端末状態推定部１０４が、移動状態推定部１０３で行う加速度情報に対する正規化を同様に行う。
【００３６】
ステップＳ８０２では、時間間隔ｗＧのウィンドウ内で、突発的に大きな加速度が検出されたかどうかを判定する。突発的に大きな加速度が検出された場合、端末状態が「衝撃が加わる」であると推定する。突発的に大きな加速度が検出されない場合、ステップＳ８０３へ進む。
【００３７】
ステップＳ８０３では、端末方向の推定および端末方向の変化の算出を行う。端末方向の推定には、移動状態推定部１０３で行う重力方向に基づいて正規化した重力ベクトルνＧ（ｔ）を用いる。重力ベクトルνＧ（ｔ）は、端末方向に依存したベクトルであるため、これを利用して端末の向いている方向を推定することができる。このように算出される端末方向は時刻ｔにおけるスナップショットに過ぎないため、加速度と同様に時間間隔ｗＧのウィンドウを用いて、時間間隔ｗＧのウィンドウ内での端末方向の変化も考慮する。
【００３８】
ステップＳ８０４では、短時間に大きな加速度を検出しかつ端末方向が変化したかどうかを判定する。このステップＳ８０４における「短時間」とは、ステップＳ８０２よりも長い時間を表す。例えば、ステップＳ８０２では一瞬で大きな加速度がかかる場合を想定するが、ステップＳ８０４では１秒から２秒程度の時間に大きな加速度を検出する場合を想定する。  
短時間に大きな加速度を検出しかつ端末方向が変化した場合、端末状態が「保持状態遷移」であると推定する。端末状態が「保持状態遷移」にある状況としては、例えば、カバンの中に端末が保持されている状態から手に保持する状態に遷移する場合がある。この場合には比較的短い時間に大きな加速度がかかり、かつ端末方向も大きく変化するといった特徴的な加速度データの生起パターンとなる。短時間に大きな加速度を検出していない、または端末方向が変化していない場合は、ステップＳ８０５へ進む。
【００３９】
ステップＳ８０５では、端末方向が水平に近い状態であるかどうかまたは垂直に近い状態であるかどうかを判定する。端末方向が水平に近い状態または垂直に近い状態が一定期間以上続いた場合、端末状態が「カバンの中」であると推定する。これは、カバンの中に端末を収納する場合、端末はある所定の位置に納められることが多いため端末方向の変化が少なく、水平方向または垂直方向に向きが固定されることが多いからである。端末方向が水平および垂直に近い状態ではない場合、ステップＳ８０６へ進む。
【００４０】
ステップＳ８０６では、端末方向が斜めであるかどうかを判定する。端末方向が斜めである場合、ステップＳ８０７へ進む。端末状態が斜めでない場合、端末状態が「判定不能」であると推定する。
【００４１】
ステップＳ８０７では、一定時間内に一定回数以上の突発的な加速度を検出したかどうかを判定する。このステップＳ８０７における「一定時間内」とは、ステップＳ８０４における「短時間」よりも長い時間を表す。一定時間内に一定回数以上の突発的な加速度を検出した場合、ユーザが端末に対してボタンを押下するなど何らかの操作を行っている状態にあると考えられるため、端末状態を「端末操作中」であると推定する。一定時間内に一定回数以上の突発的な加速度を検出しない場合は、端末状態が「手に保持」であると推定する。以上により端末状態推定処理を終了する。
【００４２】
次に、信頼度算出モデル格納部に格納される信頼度算出モデルの一例について図９を参照して詳細に説明する。  
ここでは単純化した例として、移動状態と端末状態との全ての組み合わせに対して、「高」「中」「低」の３段階で信頼度を出力するような信頼度算出モデルを想定する。具体例としては、例えば端末状態「手に保持」と移動状態「乗車」との組み合わせについては、信頼度を「低」と設定する。この理由は、端末が手に保持されている場合、ユーザの手ブレによる振動が加わり、この振動が乗車中に端末に加わる振動と混同され、真の移動状態は「乗車」ではないのに移動状態推定の結果が「乗車」と推定されることがあるからである。また、端末状態が「カバンの中」である端末状態と移動状態との組み合わせについては、信頼度を「高」と設定する。この理由は、端末状態「カバンの中」については、手ブレなどの推定精度に影響を及ぼす要因が加わりにくく、推定が真の移動状態に近いと考えられるためである。  
なお、端末状態が「判定不能」である場合は、移動状態と端末状態とを組み合わせた補正を行えないため、移動状態推定部１０３からの出力を無条件に信頼するという意味で信頼度「高」を設定する。
【００４３】
このように、手ブレやユーザの移動に伴う以外の加速度など、移動状態の推定精度に影響を及ぼす要因が多い端末状態と移動状態との組み合わせでは移動状態推定を誤りやすく、逆に、推定精度に影響を及ぼす要因が少ない組み合わせでは移動状態推定の誤りは少ないということを考慮することで推定精度を高めることができる。
【００４４】
次に、確信度補正部１０７の動作の一例について、図２、図９、および図１０を参照して詳細に説明する。  
移動状態推定部１０３で推定された移動状態推定の結果に対応する確信度が、図２に示すようにそれぞれ、「静止」が０．２、「歩行」が０．６、「乗車」が０．７である場合を考える。このとき、端末状態推定部１０４により推定された端末状態が「手に保持」である場合、図９に示すテーブルを参照すると、端末状態「手に保持」と各移動状態との組み合わせは、移動状態「静止」の信頼度は「中」、「歩行」の信頼度は「高」、「乗車」の信頼度は「低」である。  
ここで確信度補正部１０７において、例えば、信頼度「高」の場合には確信度はそのまま出力する、信頼度「中」の場合には確信度に０．５を掛けた値を出力する、信頼度「低」の場合には確信度を０．１として出力する、というように予め設定する。その上で、確信度補正部１０７において、信頼度算出部１０６からの信頼度と移動状態推定部１０３からの移動状態とを用いて計算すると、図１０に示すように最終的な確信度として「静止」が０．１、「歩行」が０．６、「乗車」が０．１という値をそれぞれ得ることができる。  
よって、ある時刻における３つの移動状態のうち最も確信度の高い「歩行」が、最終的に推定した移動状態として出力される。なお、最も確信度の高い移動状態だけではなく、確信度の高い移動状態の上位から任意の数だけ出力してもよいし、あるいは全ての移動状態を出力してもよい。
【００４５】
図９に示すテーブルは、たとえば携帯端末を手に保持しているとき、手ぶれによって移動状態が誤って「乗車」と推定されてしまう場合に、それを回避するためのヒューリスティクス（発見的手法）を反映しているので、確信度補正部１０７による処理を経て出力された最終的な移動状態の出力結果は、移動状態の推定誤りを軽減した形になっている。
【００４６】
以上に示した第１の実施形態によれば、端末状態と移動状態との組み合わせ別に移動状態推定結果の信頼度を算出し、この信頼度を用いて移動状態の確信度を補正することで、ユーザの移動状態推定の際により長時間およびより広範囲において移動状態推定の誤りを軽減することができる。
【００４７】
また、第１の実施形態では、確信度の補正を行った移動状態推定の結果を出力としている。この移動状態推定の結果を用いてユーザに効果を与える一例としては、移動状態に基づいて携帯電話端末の動作を制御するといった方法があり、移動状態「乗車」に関する移動状態推定の誤りを軽減することによって、携帯電話端末のマナーモードのオンまたはオフを自動的に、かつ精度よく切り替えることができる。
【００４８】
（第２の実施形態）  
第１の実施形態では、予め定められた信頼度算出モデルのみを参照して確信度の補正を行っているが、ユーザの存在する環境によっては移動状態の推定が必ずしも一致しないことがある。よって、第２の実施形態では、信頼度算出モデルを参照して確信度を補正することに加え、さらにユーザが確信度の補正をかけることで、より適切な移動状態の推定を行うことができる。
【００４９】
第２の実施形態に係る移動状態推定装置について図１１を参照して詳細に説明する。  
第２の実施形態に係る移動状態推定装置１１００は、第１の実施形態に係る移動状態推定装置１００に加え、さらに入力部１１０１、および表示部１１０２を含む。  
入力部１１０１は、ユーザからの入力を受け付け、ユーザの入力指示を示す入力信号を生成する。また、入力部１１０１は、例えばタッチパネルまたはボタンであり、ユーザが画面に触れることにより、またはボタンを押下することにより入力信号を生成することができる。なお、入力部１１０１は、タッチパネルやボタンに限らずマイクロホンなどユーザからの入力指示を受けることができればよい。
【００５０】
表示部１１０２は、確信度補正部１０７から移動状態を受け取り、画面に表示する。また、入力部１１０１がタッチパネルであれば表示部１１０２に入力部１１０１を表示させてもよい。
【００５１】
信頼度算出部１１０３は、第１の実施形態に係る信頼度算出部１０６とほぼ同様の動作を行うが、入力部１１０１から入力信号を受け取り、入力信号に基づいて信頼度算出モデルを更新する点が異なる。
【００５２】
次に、表示部１１０２の一例について図１２を参照して詳細に説明する。
図１２は、端末に組み込まれるタッチパネル機能を備えた画面上に表示されるユーザインタフェースである。画面上には、ユーザからの入力を受け付ける領域を示すウィンドウ１２０１と、確信度補正部１０７からの出力を表示する領域を示すウィンドウ１２０２とを含む。具体的には、ウィンドウ１２０２には移動状態の推定結果である「静止」が表示され、ウィンドウ１２０１には「移動状態が誤っている」が表示されている。
【００５３】
ここで、ユーザの入力指示により確信度を補正する一例について以下に説明する。  
まず、ユーザが本実施形態に係る移動状態推定装置を取り出したときに、移動状態推定部１０３は移動状態として「静止」を出力し、端末状態推定部１０４は「手に保持」を出力した場合を考える。表示部１１０２には、最終的に確信度補正部１０７からの出力として、図１２に示すように移動状態として「静止」がウィンドウ１２０２に表示される。  
このときユーザは歩行しており、ユーザが実際の移動状態は「歩行」と表示されるほうが正しいと判断した場合、ユーザは画面上の「移動状態が誤っている」と表示されたウィンドウ１２０１を触れることで、その時点での移動状態推定が誤っているという入力指示を行うことができる。具体的には、入力部１１０１は、ユーザからの入力指示を受けて入力信号を生成し、生成された入力信号を信頼度算出部１１０３へ送る。
【００５４】
確信度補正部１０７からの移動状態の推定結果の出力が誤りであると判断された場合は、誤りの原因は信頼度算出モデル格納部１０５に格納される信頼度算出モデルにあると考えられる。よって、入力部１１０１からの入力信号に基づいて、信頼度算出部１１０３は、信頼度算出モデルに対し入力信号を受け取った時刻における移動状態と端末状態との組み合わせの信頼度を下げるように補正する。
【００５５】
具体的に、信頼度算出モデルにおける信頼度の更新の一例について図１３を参照して詳細に説明する。  
図１３に示す信頼度算出モデルは、移動状態が「静止」と端末状態が「手に保持」との組み合わせの信頼度は、最初は「中」に設定されている。ここで、入力部１１０１から移動状態は誤りであるという指示の入力信号が入力された場合は、この時点での移動状態が「静止」と端末状態が「手に保持」との組み合わせの推定は、誤りである可能性が大きい。よって、信頼度算出部１１０３は、この組み合わせの信頼度を「中」から「低」に下げるように補正し、信頼度算出モデルを更新する。
【００５６】
なお、上述した具体例では、信頼度を低下させる方向にのみ信頼度算出モデルの補正を行ったが、ユーザが移動状態の推定結果は正しいと判断した場合に信頼度を上昇させる方向に補正してもよい。こうすることで、正しい移動状態の推定結果を学習することができ、よりユーザの環境に適した移動状態の推定を行うことができる。
【００５７】
また、信頼度の補正を重ねて行った結果、信頼度算出モデルがある特定の環境にのみ適応したものとなり、他の環境下で移動状態の推定をおこなった場合に、信頼度の補正をおこなう前の信頼度算出モデルより移動状態の推定精度が劣化することもありうる。よって、このような推定精度の劣化を防止するため、補正していない状態の信頼度算出モデルを信頼度算出モデル格納部１０５に記憶しておく。そして、ある一定の期間が経過した場合、あるいは環境が変化したことを他のセンサにより検出したり、基地局のサービスエリアの変化などにより検出した場合に、補正を重ねて行い更新された信頼度算出モデルについて補正を行っていない状態の信頼度算出モデルにリセットしてもよい。
【００５８】
以上に示した第２の実施形態によれば、ユーザが状況に合わせて信頼度算出モデルを随時更新することで、ユーザの実際の移動状態により適した移動状態推定を行うことができる。
【００５９】
（第３の実施形態）  
加速度センサのみを用いてユーザの移動状態を推定した場合に、確信度が最も高い移動状態と、次に確信度が高い移動状態との差がほとんど無く、どちらの移動状態であるかを判定することが難しい場合がある。よって、第３の実施形態では、加速度センサに加え、加速度センサ以外のセンサを利用することで移動状態の推定精度をさらに高めることができる。
【００６０】
第３の実施形態に係る移動状態推定装置について図１４を参照して詳細に説明する。  
第３の実施形態に係る移動状態推定装置１４００は、第１の実施形態に係る移動状態推定装置１００に加え、さらに測位部１４０１を含む。
【００６１】
測位部１４０１は、例えばＧＰＳ等の測位装置、または地磁気センサが挙げられる。測位部１４０１としてＧＰＳを利用する場合は、ユーザの現在位置を示す緯度および経度と測位を行った時刻とを示す測位情報を出力する。
【００６２】
移動状態推定部１４０２は、図１に示す移動状態推定部１０３とほぼ同様の動作を行うが、測位部１４０１からの測位情報を受け取る点が移動状態推定部１０３と異なる。  
ＧＰＳを用いた測位を行うことで、例えばユーザが電車で移動する場合は、短時間で長距離を移動したことを測位情報から読み取ることができるので、この測位情報を用いて移動状態の推定結果を補正することで、移動状態が「乗車」である場合の推定精度を高めることができると考えられる。
【００６３】
しかし、ＧＰＳを利用すると電力消費が大きくなり、特に本実施形態に係る移動状態推定装置を携帯端末に搭載して用いるなど電源が限られた環境下で使用する場合、端末を利用できる時間が短くなるという問題が生じる可能性がある。
【００６４】
よって電力消費を防ぐため、常時測位を行うのではなく、加速度センサのみによる移動状態の推定結果の確信度が閾値よりも低い場合、または確信度が最も高い移動状態と次に確信度が高い移動状態との差が閾値よりも小さい場合に、測位部１４０１を併用して測位を行うようにすればよい。具体的には、例えば加速度センサ部１０１による移動状態推定のみでは確信度が最も高い移動状態「静止」と、次に確信度が高い移動状態「乗車」との差が閾値よりも小さい場合を考える。このとき、ＧＰＳの測位情報を利用すれば、移動状態が「静止」である場合でも、ある一定の時間内に移動状態「静止」では移動することができない距離を移動していると判定することができれば、移動状態は「乗車」であるという推定を行うことができる。
【００６５】
また、この第３の実施形態では常時ＧＰＳを駆動させないため、電力消費を抑えることができ、電源が限られた環境下でも端末を比較的長時間利用することが可能となる。  
さらに、ＧＰＳでなく地磁気センサを用いる場合は、端末の向いている方角の変化を検出することができる。
【００６６】
端末の移動状態と端末方向の方角の変化との関係について図１５を参照して詳細に説明する。  
図１５に示すように、「静止」の場合は、ある１つの方角を向き続けると考えられるため方角の変化はほとんど無い。「歩行」の場合は、交差点を曲がったり、施設に入ったりするなど比較的短時間に頻繁に方角の変化が起こる。「乗車」の場合は、電車である場合は線路のカーブなど緩やかな方角の変化が起こる。このように、各移動状態について端末の向いている方角の変わりやすさが異なることを利用し、移動状態の推定を行うことができる。  
すなわち、加速度センサ部１０１からの入力のみでは、移動状態が「静止」であるか、または「乗車」であるかの推定を行うことが困難な場合がある。この際、加速度センサに加え地磁気センサを用いると、ほぼ方角の変化が起きていない場合は「静止」、ある程度の方角の変化が起きている場合は「乗車」と推定することができる。
【００６７】
以上に示した第３の実施形態によれば、加速度センサに加え、さらにＧＰＳや地磁気センサなど他のセンサを併用することで移動状態の推定精度をさらに高めることができる。
【００６８】
また、上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した移動状態推定装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の移動状態推定装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。  
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。  
さらに、本願発明における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。  
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００６９】
なお、本願発明におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。  
また、本願発明の実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００７０】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明に係る移動状態推定装置は、例えば携帯電話でのルート探索などに有効である。
【符号の説明】
【００７２】
１００，１１００，１４００・・・移動状態推定装置、１０１・・・加速度センサ部、１０２・・・移動状態推定モデル格納部、１０３・・・移動状態推定部、１０４・・・端末状態推定部、１０５・・・信頼度算出モデル格納部、１０６,１１０３・・・信頼度算出部、１０７・・・確信度補正部、１１０１・・・入力部、１１０２・・・表示部、１２０１・・・ウィンドウ、１２０２・・・ウィンドウ、１４０１・・・測位部、１４０２・・・移動状態推定部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2011083572.tif 000011
【図７】
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【図８】
2011083572.tif 000013
【図９】
2011083572.tif 000014
【図１０】
2011083572.tif 000015
【図１１】
2011083572.tif 000016
【図１２】
2011083572.tif 000017
【図１３】
2011083572.tif 000018
【図１４】
2011083572.tif 000019
【図１５】
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【国際調査報告】
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